论文题目是全文给读者和编辑和第一印象，文题的好坏对论文能否利用具有举足轻重的作用。下面我给大家带来2021物流方向经典论文题目参考，希望能帮助到大家!
物流配送论文题目
1、 京东自建物流配送模式研究
2、 民用无人机在物流配送行业中的分析与设计
3、 基于Spark的并行遗传算法在物流配送问题中的应用
4、 “大数据”思维下的烟草物流配送中心设备管理系统开发与应用
5、 互联网+视角下农村电商物流配送运作模式分析
6、 O2O模式下电商物流配送策略探析
7、 基于共享经济背景的农村物流配送体系构建——以新型城镇化背景下的长株潭农村地区为例
8、 基于无人机物流配送的战时快速卫勤保障体系探讨
9、 RFID技术应用于农超对接物流配送系统的经济效应
10、 基于蚁群算法的物流配送路径的研究
11、 城市物流配送车辆调度模型及优化
12、 基于电商环境的农产品物流配送体系构建
13、 物流配送的绩效评价体系的构建——以苏宁易购为例
14、 我国零售业连锁经营的物流配送模式优化研究
15、 大型物流配送中心的主动式仓储调度策略及其性能分析
16、 农村电子商务物流配送改革策略分析
17、 浅谈京东物流配送模式的优化
18、 国内连锁超市物流配送优化方案研究
19、 大数据背景下电子商务物流配送模式研究
20、 B2C电子商务企业物流配送模式比较研究
21、 基于组合拍卖的B2C电商物流配送研究
22、 国内连锁经营企业物流配送模式对库存水平影响的实证研究
23、 物联网技术下的农产品冷链物流配送优化研究
24、 基于改进自适应遗传算法的物流配送路径优化研究
25、 基于城市道路拥堵的物流配送车辆停车收费定价研究
26、 鑫威超市基于顾客满意度的物流配送管理研究
27、 浅析生鲜农产品电商物流配送模式的优化
28、 借鉴欧美城市物流配送的 经验 做法解决好我国城市物流“最后一公里”问题
29、 改进人工人群搜索算法在基于LBS物流配送中的应用
30、 基于层次化网络优化的烟草物流配送网络的开发与设计
31、 基于模拟退火算法最优物流配送问题的应用
32、 改进差分进化算法在物流配送中的多目标优化研究
33、 一种面向智慧城市的自动物流配送系统初探
34、 农产品电商综合物流配送模式研究——以广西海吉星电商综合配送模式为例
35、 茶产业发展中物流配送模式研究
36、 TSP模型在蔬菜基地物流配送中的应用
37、 O2O模式下物流配送研究综述
38、 基于Fle_sim的山区生鲜农产品冷链物流配送网络仿真分析
39、 O2O模式下零售企业物流配送网络节点的优化布局
40、 电子商务环境下物流配送网络协同性研究
41、 共享经济视角下我国乡村地区最后一公里物流配送模式优化研究
42、 7-11物流配送模式分析
43、 基于RFID&GPS/GPRS技术下的电商生鲜物流配送
44、 柳州融水电子商务物流配送路径优化
45、 基于直觉模糊集的中小型企业第三方物流配送服务商选择研究
46、 城市冷链物流配送车辆路径问题研究
47、 基于容器标准化的智能物流配送
48、 基于城乡双向互动的物流配送网络创新研究
49、 农村连锁超市物流配送问题及解决途径探究
50、 O2O模式连锁企业农产品物流配送路径优化
最全物流管理论文题目
1、第三方物流信息技术应用研究
2、B2B电子商务对交易成本的影响的分析
3、电子商务的发展对第三产业结构的影响
4、电子商务时代的企业价值创新
5、电子商务时代网络营销的变迁
6、电子商务的发展创新与环境构筑
7、电子商务环境下的敏捷制造研究
8、电子商务环境下物流企业经营战略分析
9、电子商务时代和信息时代的供应链管理与物流配送
10、电子商务环境下物流业发展对策探讨
11、电子商务时代的物流配送思考
12、电子商务对企业的影响与对策
13、试论企业电子商务的风险控制
14、试论电子商务与高新技术产业发展战略
15、网络经济时代下的传统企业电子商务化
16、电子商务发展的现状、难题及对策分析
17、论包装在运输过程中的作用
18、浅谈运输成本控制
19、论智能运输系统在我国的发展
20、中国公路货物运输发展研究
21、公路危险品运输管理探讨
22、浅谈超载运输的危害及其对策
23、浅谈超限运输的危害及其对策
24、道路危险货物运输中的若干问题研究
25、浅谈运输工具的选择对成本的影响
26、道路运输责任划分的研究与分析
27、浅谈运输线路的选择和优化
28、道路货运装卸搬运合理化的研究与探讨
29、浅谈运输合理化
30、关于__市快速公交系统的调查与分析
31、关于__市__集装箱运输公司的调查与研究
32、关于公路集装箱运输经济学初步理论研究
33、基于集装箱的离散型、分布式运输生产与运作初步研究
34、关于公路集装箱运输企业IT战略研究
35、浅议公路集装箱运输系统及关键系统需求
36、公路与铁路集装箱运输相关法规调查与分析
37、公路集装箱运输管理信息系统初步研究
38、供应链管理环境下第三方物流企业发展策略研究
39、第三方物流企业经营战略研究
40、__物流信息系统规划设计
41、物流企业核心竟争力研究
42、__物流通道系统规划设计
43、物流中心规划与设计 方法 研究
44、物流配送路线优化的研究
45、试论区域经济中的现代物流发展战略
46、试析供应链管理对中国企业发展的影响与作用
47、关于现代物流园区建设的思考与建议
48、关于建立区域物流规划的的战略思考
49、区域现代物流产业发展规划
50、__企业物流系统整体规划
51、基于供应链设计和规划的方法应用
52、基于中部崛起的河南物流业发展对策分析
53、“牛鞭效应”产生的机理与对策研究
54、关于我国内陆地区现代物流系统规划的几点思考
55、论货物 运输合同 的法律适用
56、如何构建我国的物流法律法规体系
57、论海上货物运输合同的违约责任
58、仓单制度研究
59、仓储法律制度研究
60、校园规划设计招投标若干问题的研究
物流管理 毕业 论文题目
1、集成化智能物流管理实验室建设研究
2、现代物流管理中的信息网络化及其实施对策
3、高职物流管理专业人才培养模式实践研究
4、基于现代学徒制的物流管理专业实践教学体系的思考
5、以学生就业为导向的中职物流管理教学探讨
6、关于物流管理人才队伍建设的思考
7、连锁零售企业物流管理与业务流程再造
8、高职院校物流管理专业实践教学模式的思考与探索
9、物流技术发展对物流管理的影响分析
10、物流管理专业人才培养国际化路径探索
11、物流管理专业人才培育对接区域经济岗位问题研究
12、高职物流管理专业建设存在的问题及对策
13、互联网时代电子商务与物流管理模式的优化
14、大数据背景下企业物流管理分析
15、提升高职物流管理专业毕业设计质量对策研究
16、成品油物流管理对销售企业实力提升的分析
17、浅析高职物流管理专业实践教学
18、现代学徒制物流管理的研究
19、板式家具生产物流管理研究
20、河南民办高校物流管理人才培养模式改革研究
21、研究海外冶金项目采购与物流管理
22、浅析基于区域经济发展的交通运输物流管理途径
23、低碳经济背景下的绿色物流管理策略
24、电子商务环境下的物流管理创新研究
25、企业采购与物流管理关系探讨
26、电子商务环境下的物流管理创新探讨
27、基于"互联网+"的中小企业物流管理模式研究
28、基于SSM框架的物流管理系统的设计实现
29、基于SSH技术的物流管理系统的设计与实现
30、试析物联网在物流管理中的应用
31、电子商务环境下物流管理的优化对策简析
32、地方本科高校应用型物流管理人才培养模式创新研究
33、VR技术在物流管理专业实践教学中的应用研究
34、新时代高职物流管理专业教师培养探索研究
35、汽车零部件物流管理及相关技术分析
36、带领物流管理专业学生学习差分方程的一点经验
37、物流管理专业转段教学衔接实践探索
38、普通高校物流管理本科教学问题对策分析
39、电子废物拆解企业物流管理探究
40、技能大赛背景下物流管理专业课程教学研究
41、企业物流管理信息化存在的问题及对策分析
42、信息化背景下的物流管理课程教学模式研究
43、基于GIS的武汉市物流管理系统
44、职业院校物流管理职业技能竞赛方案开发与设计研究
45、基于电子商务背景下物流管理的创新分析
46、电子商务环境下的物流管理创新研究
47、基于工学结合的高职物流管理专业课程体系研究
48、物联网技术在可视化与智能化物流管理中的应用
49、翻转课堂模式在物流管理课程教学中的应用研究
50、基于物流技能大赛的创新创业物流管理人才培养方案研究
51、高职院校物流管理专业实训教学分析
52、电子商务环境下的物流管理创新研究
53、高职物流管理专业课程教学存在的问题之我见
54、智慧物流背景下高职物流管理人才培养模式改革探究
55、基于信息技术的高职物流管理专业教学模式创新的研究
56、基于B/S的第三方物流管理系统设计与实现
57、小微企业物流管理优化
58、项目教学法在中职物流管理专业教学中的运用探讨
59、基于创新创业能力培养的物流管理专业实践教学改革研究
60、高职物流管理专业教学资源库建设现状与对策研究
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我以前是学物流管理的，论文写的是关于粒子群优化算法，和蚁群算法有些类似吧。当时也没怎么学过编程，论文里验证算法的程序都是自己用java慢慢写出来的。编程其实不难，因为写这个程序只需要用到最基本的编程知识，算法里面只有加减乘除等最基本的运算形式，再写个界面就行了，界面的代码网上例子一大堆，一搜就搜到了。至于写程序涉及到的其他东西，什么代码优化了，什么测试了，对我们来说根本不用考虑。
概念：蚁群算法(ant colony optimization, ACO)，又称蚂蚁算法，是一种用来在图中寻找优化路径的机率型算法。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中提出，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。蚁群算法是一种模拟进化算法,初步的研究表明该算法具有许多优良的性质.针对PID控制器参数优化设计问题,将蚁群算法设计的结果与遗传算法设计的结果进行了比较,数值仿真结果表明,蚁群算法具有一种新的模拟进化优化方法的有效性和应用价值其原理：为什么小小的蚂蚁能够找到食物？他们具有智能么？设想，如果我们要为蚂蚁设计一个人工智能的程序，那么这个程序要多么复杂呢？首先，你要让蚂蚁能够避开障碍物，就必须根据适当的地形给它编进指令让他们能够巧妙的避开障碍物，其次，要让蚂蚁找到食物，就需要让他们遍历空间上的所有点；再次，如果要让蚂蚁找到最短的路径，那么需要计算所有可能的路径并且比较它们的大小，而且更重要的是，你要小心翼翼的编程，因为程序的错误也许会让你前功尽弃。这是多么不可思议的程序！太复杂了，恐怕没人能够完成这样繁琐冗余的程序应用范围：蚂蚁观察到的范围是一个方格世界，蚂蚁有一个参数为速度半径（一般是3），那么它能观察到的范围就是3*3个方格世界，并且能移动的距离也在这个范围之内引申：跟着蚂蚁的踪迹，你找到了什么？通过上面的原理叙述和实际操作，我们不难发现蚂蚁之所以具有智能行为，完全归功于它的简单行为规则，而这些规则综合起来具有下面两个方面的特点： 1、多样性 2、正反馈 多样性保证了蚂蚁在觅食的时候不置走进死胡同而无限循环，正反馈机制则保证了相对优良的信息能够被保存下来。我们可以把多样性看成是一种创造能力，而正反馈是一种学习强化能力。正反馈的力量也可以比喻成权威的意见，而多样性是打破权威体现的创造性，正是这两点小心翼翼的巧妙结合才使得智能行为涌现出来了。 引申来讲，大自然的进化，社会的进步、人类的创新实际上都离不开这两样东西，多样性保证了系统的创新能力，正反馈保证了优良特性能够得到强化，两者要恰到好处的结合。如果多样性过剩，也就是系统过于活跃，这相当于蚂蚁会过多的随机运动，它就会陷入混沌状态；而相反，多样性不够，正反馈机制过强，那么系统就好比一潭死水。这在蚁群中来讲就表现为，蚂蚁的行为过于僵硬，当环境变化了，蚂蚁群仍然不能适当的调整。 既然复杂性、智能行为是根据底层规则涌现的，既然底层规则具有多样性和正反馈特点，那么也许你会问这些规则是哪里来的？多样性和正反馈又是哪里来的？我本人的意见：规则来源于大自然的进化。而大自然的进化根据刚才讲的也体现为多样性和正反馈的巧妙结合。而这样的巧妙结合又是为什么呢？为什么在你眼前呈现的世界是如此栩栩如生呢？答案在于环境造就了这一切，之所以你看到栩栩如生的世界，是因为那些不能够适应环境的多样性与正反馈的结合都已经死掉了，被环境淘汰了！ 蚁群算法的实现 下面的程序开始运行之后，蚂蚁们开始从窝里出动了，寻找食物；他们会顺着屏幕爬满整个画面，直到找到食物再返回窝。 其中，‘F’点表示食物，‘H’表示窝，白色块表示障碍物，‘+’就是蚂蚁了。具体参考希望对你有帮助，谢谢。
蚁群算法(ant colony optimization, ACO),又称蚂蚁算法,是一种用来在图中寻找优化路径的机率型技术.它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中引入,其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为.蚁群算法是一种模拟进化算法,初步的研究表明该算法具有许多优良的性质.针对PID控制器参数优化设计问题,将蚁群算法设计的结果与遗传算法设计的结果进行了比较,数值仿真结果表明,蚁群算法具有一种新的模拟进化优化方法的有效性和应用价值.蚁群算法是一种求解组合最优化问题的新型通用启发式方法,该方法具有正反馈、分布式计算和富于建设性的贪婪启发式搜索的特点.通过建立适当的数学模型,基于故障过电流的配电网故障定位变为一种非线性全局寻优问题.由柳洪平创建.预期的结果：各个蚂蚁在没有事先告诉他们食物在什么地方的前提下开始寻找食物.当一只找到食物以后,它会向环境释放一种信息素,吸引其他的蚂蚁过来,这样越来越多的蚂蚁会找到食物!有些蚂蚁并没有象其它蚂蚁一样总重复同样的路,他们会另辟蹊径,如果令开辟的道路比原来的其他道路更短,那么,渐渐,更多的蚂蚁被吸引到这条较短的路上来.最后,经过一段时间运行,可能会出现一条最短的路径被大多数蚂蚁重复着.原理：为什么小小的蚂蚁能够找到食物?他们具有智能么?设想,如果我们要为蚂蚁设计一个人工智能的程序,那么这个程序要多么复杂呢?首先,你要让蚂蚁能够避开障碍物,就必须根据适当的地形给它编进指令让他们能够巧妙的避开障碍物,其次,要让蚂蚁找到食物,就需要让他们遍历空间上的所有点；再次,如果要让蚂蚁找到最短的路径,那么需要计算所有可能的路径并且比较它们的大小,而且更重要的是,你要小心翼翼的编程,因为程序的错误也许会让你前功尽弃.这是多么不可思议的程序!太复杂了,恐怕没人能够完成这样繁琐冗余的程序.然而,事实并没有你想得那么复杂,上面这个程序每个蚂蚁的核心程序编码不过100多行!为什么这么简单的程序会让蚂蚁干这样复杂的事情?答案是：简单规则的涌现.事实上,每只蚂蚁并不是像我们想象的需要知道整个世界的信息,他们其实只关心很小范围内的眼前信息,而且根据这些局部信息利用几条简单的规则进行决策,这样,在蚁群这个集体里,复杂性的行为就会凸现出来.这就是人工生命、复杂性科学解释的规律!那么,这些简单规则是什么呢?下面详细说明：1、范围：蚂蚁观察到的范围是一个方格世界,蚂蚁有一个参数为速度半径（一般是3）,那么它能观察到的范围就是3*3个方格世界,并且能移动的距离也在这个范围之内.2、环境：蚂蚁所在的环境是一个虚拟的世界,其中有障碍物,有别的蚂蚁,还有信息素,信息素有两种,一种是找到食物的蚂蚁洒下的食物信息素,一种是找到窝的蚂蚁洒下的窝的信息素.每个蚂蚁都仅仅能感知它范围内的环境信息.环境以一定的速率让信息素消失.3、觅食规则：在每只蚂蚁能感知的范围内寻找是否有食物,如果有就直接过去.否则看是否有信息素,并且比较在能感知的范围内哪一点的信息素最多,这样,它就朝信息素多的地方走,并且每只蚂蚁多会以小概率犯错误,从而并不是往信息素最多的点移动.蚂蚁找窝的规则和上面一样,只不过它对窝的信息素做出反应,而对食物信息素没反应.4、移动规则： 每只蚂蚁都朝向信息素最多的方向移,并且,当周围没有信息素指引的时候,蚂蚁会按照自己原来运动的方向惯性的运动下去,并且,在运动的方向有一个随机的小的扰动.为了防止蚂蚁原地转圈,它会记住最近刚走过了哪些点,如果发现要走的下一点已经在最近走过了,它就会尽量避开.5、避障规则：如果蚂蚁要移动的方向有障碍物挡住,它会随机的选择另一个方向,并且有信息素指引的话,它会按照觅食的规则行为. 7、播撒信息素规则：每只蚂蚁在刚找到食物或者窝的时候撒发的信息素最多,并随着它走远的距离,播撒的信息素越来越少.根据这几条规则,蚂蚁之间并没有直接的关系,但是每只蚂蚁都和环境发生交互,而通过信息素这个纽带,实际上把各个蚂蚁之间关联起来了.比如,当一只蚂蚁找到了食物,它并没有直接告诉其它蚂蚁这儿有食物,而是向环境播撒信息素,当其它的蚂蚁经过它附近的时候,就会感觉到信息素的存在,进而根据信息素的指引找到了食物.问题：说了这么多,蚂蚁究竟是怎么找到食物的呢?在没有蚂蚁找到食物的时候,环境没有有用的信息素,那么蚂蚁为什么会相对有效的找到食物呢?这要归功于蚂蚁的移动规则,尤其是在没有信息素时候的移动规则.首先,它要能尽量保持某种惯性,这样使得蚂蚁尽量向前方移动（开始,这个前方是随机固定的一个方向）,而不是原地无谓的打转或者震动；其次,蚂蚁要有一定的随机性,虽然有了固定的方向,但它也不能像粒子一样直线运动下去,而是有一个随机的干扰.这样就使得蚂蚁运动起来具有了一定的目的性,尽量保持原来的方向,但又有新的试探,尤其当碰到障碍物的时候它会立即改变方向,这可以看成一种选择的过程,也就是环境的障碍物让蚂蚁的某个方向正确,而其他方向则不对.这就解释了为什么单个蚂蚁在复杂的诸如迷宫的地图中仍然能找到隐蔽得很好的食物.当然,在有一只蚂蚁找到了食物的时候,其他蚂蚁会沿着信息素很快找到食物的.蚂蚁如何找到最短路径的?这一是要归功于信息素,另外要归功于环境,具体说是计算机时钟.信息素多的地方显然经过这里的蚂蚁会多,因而会有更多的蚂蚁聚集过来.假设有两条路从窝通向食物,开始的时候,走这两条路的蚂蚁数量同样多（或者较长的路上蚂蚁多,这也无关紧要）.当蚂蚁沿着一条路到达终点以后会马上返回来,这样,短的路蚂蚁来回一次的时间就短,这也意味着重复的频率就快,因而在单位时间里走过的蚂蚁数目就多,洒下的信息素自然也会多,自然会有更多的蚂蚁被吸引过来,从而洒下更多的信息素……；而长的路正相反,因此,越来越多地蚂蚁聚集到较短的路径上来,最短的路径就近似找到了.也许有人会问局部最短路径和全局最短路的问题,实际上蚂蚁逐渐接近全局最短路的,为什么呢?这源于蚂蚁会犯错误,也就是它会按照一定的概率不往信息素高的地方走而另辟蹊径,这可以理解为一种创新,这种创新如果能缩短路途,那么根据刚才叙述的原理,更多的蚂蚁会被吸引过来.引申跟着蚂蚁的踪迹,你找到了什么?通过上面的原理叙述和实际操作,我们不难发现蚂蚁之所以具有智能行为,完全归功于它的简单行为规则,而这些规则综合起来具有下面两个方面的特点：1、多样性2、正反馈多样性保证了蚂蚁在觅食的时候不置走进死胡同而无限循环,正反馈机制则保证了相对优良的信息能够被保存下来.我们可以把多样性看成是一种创造能力,而正反馈是一种学习强化能力.正反馈的力量也可以比喻成权威的意见,而多样性是打破权威体现的创造性,正是这两点小心翼翼的巧妙结合才使得智能行为涌现出来了.引申来讲,大自然的进化,社会的进步、人类的创新实际上都离不开这两样东西,多样性保证了系统的创新能力,正反馈保证了优良特性能够得到强化,两者要恰到好处的结合.如果多样性过剩,也就是系统过于活跃,这相当于蚂蚁会过多的随机运动,它就会陷入混沌状态；而相反,多样性不够,正反馈机制过强,那么系统就好比一潭死水.这在蚁群中来讲就表现为,蚂蚁的行为过于僵硬,当环境变化了,蚂蚁群仍然不能适当的调整.既然复杂性、智能行为是根据底层规则涌现的,既然底层规则具有多样性和正反馈特点,那么也许你会问这些规则是哪里来的?多样性和正反馈又是哪里来的?我本人的意见：规则来源于大自然的进化.而大自然的进化根据刚才讲的也体现为多样性和正反馈的巧妙结合.而这样的巧妙结合又是为什么呢?为什么在你眼前呈现的世界是如此栩栩如生呢?答案在于环境造就了这一切,之所以你看到栩栩如生的世界,是因为那些不能够适应环境的多样性与正反馈的结合都已经死掉了,被环境淘汰了!参数说明：最大信息素：蚂蚁在一开始拥有的信息素总量,越大表示程序在较长一段时间能够存在信息素.信息素消减的速度：随着时间的流逝,已经存在于世界上的信息素会消减,这个数值越大,那么消减的越快.错误概率表示这个蚂蚁不往信息素最大的区域走的概率,越大则表示这个蚂蚁越有创新性.速度半径表示蚂蚁一次能走的最大长度,也表示这个蚂蚁的感知范围.记忆能力表示蚂蚁能记住多少个刚刚走过点的坐标,这个值避免了蚂蚁在本地打转,停滞不前.而这个值越大那么整个系统运行速度就慢,越小则蚂蚁越容易原地转圈.蚁群算法的实现下面的程序开始运行之后,蚂蚁们开始从窝里出动了,寻找食物；他们会顺着屏幕爬满整个画面,直到找到食物再返回窝.其中,‘F’点表示食物,‘H’表示窝,白色块表示障碍物,‘+’就是蚂蚁了.参数说明：最大信息素：蚂蚁在一开始拥有的信息素总量,越大表示程序在较长一段时间能够存在信息素.信息素消减的速度：随着时间的流逝,已经存在于世界上的信息素会消减,这个数值越大,那么消减的越快.错误概率表示这个蚂蚁不往信息素最大的区域走的概率,越大则表示这个蚂蚁越有创新性.速度半径表示蚂蚁一次能走的最大长度,也表示这个蚂蚁的感知范围.记忆能力表示蚂蚁能记住多少个刚刚走过点的坐标,这个值避免了蚂蚁在本地打转,停滞不前.而这个值越大那么整个系统运行速度就慢,越小则蚂蚁越容易原地转圈.
蚁群算法(ant colony optimization, ACO)，又称蚂蚁算法，是一种用来在图中寻找优化路径的机率型算法。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中提出，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。蚁群算法是一种模拟进化算法，初步的研究表明该算法具有许多优良的性质。针对PID控制器参数优化设计问题，将蚁群算法设计的结果与遗传算法设计的结果进行了比较，数值仿真结果表明，蚁群算法具有一种新的模拟进化优化方法的有效性和应用价值。各个蚂蚁在没有事先告诉他们食物在什么地方的前提下开始寻找食物。当一只找到食物以后，它会向环境释放一种挥发性分泌物pheromone (称为信息素,该物质随着时间的推移会逐渐挥发消失，信息素浓度的大小表征路径的远近)来实现的，吸引其他的蚂蚁过来，这样越来越多的蚂蚁会找到食物。有些蚂蚁并没有象其它蚂蚁一样总重复同样的路，他们会另辟蹊径，如果另开辟的道路比原来的其他道路更短，那么，渐渐地，更多的蚂蚁被吸引到这条较短的路上来。最后，经过一段时间运行，可能会出现一条最短的路径被大多数蚂蚁重复着
蚁群算法(ant colony optimization, ACO)，又称蚂蚁算法，是一种用来在图中寻找优化路径的机率型算法。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中提出，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。蚁群算法是一种模拟进化算法，初步的研究表明该算法具有许多优良的性质。针对PID控制器参数优化设计问题，将蚁群算法设计的结果与遗传算法设计的结果进行了比较，数值仿真结果表明，蚁群算法具有一种新的模拟进化优化方法的有效性和应用价值。各个蚂蚁在没有事先告诉他们食物在什么地方的前提下开始寻找食物。当一只找到食物以后，它会向环境释放一种挥发性分泌物pheromone (称为信息素,该物质随着时间的推移会逐渐挥发消失，信息素浓度的大小表征路径的远近)来实现的，吸引其他的蚂蚁过来，这样越来越多的蚂蚁会找到食物。有些蚂蚁并没有象其它蚂蚁一样总重复同样的路，他们会另辟蹊径，如果另开辟的道路比原来的其他道路更短，那么，渐渐地，更多的蚂蚁被吸引到这条较短的路上来。最后，经过一段时间运行，可能会出现一条最短的路径被大多数蚂蚁重复着。原理设想，如果我们要为蚂蚁设计一个人工智能的程序，那么这个程序要多么复杂呢？首先，你要让蚂蚁能够避开障碍物，就必须根据适当的地形给它编进指令让他们能够巧妙的避开障碍物，其次，要让蚂蚁找到食物，就需要让他们遍历空间上的所有点；再次，如果要让蚂蚁找到最短的路径，那么需要计算所有可能的路径并且比较它们的大小，而且更重要的是，你要小心翼翼地编程，因为程序的错误也许会让你前功尽弃。这是多么不可思议的程序！太复杂了，恐怕没人能够完成这样繁琐冗余的程序。然而，事实并没有你想得那么复杂，上面这个程序每个蚂蚁的核心程序编码不过100多行！为什么这么简单的程序会让蚂蚁干这样复杂的事情？答案是：简单规则的涌现。事实上，每只蚂蚁并不是像我们想象的需要知道整个世界的信息，他们其实只关心很小范围内的眼前信息，而且根据这些局部信息利用几条简单的规则进行决策，这样，在蚁群这个集体里，复杂性的行为就会凸现出来。这就是人工生命、复杂性科学解释的规律！那么，这些简单规则是什么呢？
概念：蚁群算法(ant colony optimization,ACO),又称蚂蚁算法,是一种用来在图中寻找优化路径的机率型算法.它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中提出,其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为.蚁群算法是一种模拟进化算法,初步的研究表明该算法具有许多优良的性质.针对PID控制器参数优化设计问题,将蚁群算法设计的结果与遗传算法设计的结果进行了比较,数值仿真结果表明,蚁群算法具有一种新的模拟进化优化方法的有效性和应用价值 其原理：为什么小小的蚂蚁能够找到食物?他们具有智能么?设想,如果我们要为蚂蚁设计一个人工智能的程序,那么这个程序要多么复杂呢?首先,你要让蚂蚁能够避开障碍物,就必须根据适当的地形给它编进指令让他们能够巧妙的避开障碍物,其次,要让蚂蚁找到食物,就需要让他们遍历空间上的所有点；再次,如果要让蚂蚁找到最短的路径,那么需要计算所有可能的路径并且比较它们的大小,而且更重要的是,你要小心翼翼的编程,因为程序的错误也许会让你前功尽弃.这是多么不可思议的程序!太复杂了,恐怕没人能够完成这样繁琐冗余的程序 应用范围：蚂蚁观察到的范围是一个方格世界,蚂蚁有一个参数为速度半径（一般是3）,那么它能观察到的范围就是3*3个方格世界,并且能移动的距离也在这个范围之内 引申：跟着蚂蚁的踪迹,你找到了什么?通过上面的原理叙述和实际操作,我们不难发现蚂蚁之所以具有智能行为,完全归功于它的简单行为规则,而这些规则综合起来具有下面两个方面的特点：1、多样性 2、正反馈 多样性保证了蚂蚁在觅食的时候不置走进死胡同而无限循环,正反馈机制则保证了相对优良的信息能够被保存下来.我们可以把多样性看成是一种创造能力,而正反馈是一种学习强化能力.正反馈的力量也可以比喻成权威的意见,而多样性是打破权威体现的创造性,正是这两点小心翼翼的巧妙结合才使得智能行为涌现出来了.引申来讲,大自然的进化,社会的进步、人类的创新实际上都离不开这两样东西,多样性保证了系统的创新能力,正反馈保证了优良特性能够得到强化,两者要恰到好处的结合.如果多样性过剩,也就是系统过于活跃,这相当于蚂蚁会过多的随机运动,它就会陷入混沌状态；而相反,多样性不够,正反馈机制过强,那么系统就好比一潭死水.这在蚁群中来讲就表现为,蚂蚁的行为过于僵硬,当环境变化了,蚂蚁群仍然不能适当的调整.既然复杂性、智能行为是根据底层规则涌现的,既然底层规则具有多样性和正反馈特点,那么也许你会问这些规则是哪里来的?多样性和正反馈又是哪里来的?我本人的意见：规则来源于大自然的进化.而大自然的进化根据刚才讲的也体现为多样性和正反馈的巧妙结合.而这样的巧妙结合又是为什么呢?为什么在你眼前呈现的世界是如此栩栩如生呢?答案在于环境造就了这一切,之所以你看到栩栩如生的世界,是因为那些不能够适应环境的多样性与正反馈的结合都已经死掉了,被环境淘汰了!蚁群算法的实现 下面的程序开始运行之后,蚂蚁们开始从窝里出动了,寻找食物；他们会顺着屏幕爬满整个画面,直到找到食物再返回窝.其中,‘F’点表示食物,‘H’表示窝,白色块表示障碍物,‘+’就是蚂蚁了.
（以下描述，均不是学术用语，仅供大家快乐的阅读） 工蜂群算法（Artificial Bee Colony Algorithm，ABC）是一种模仿蜜蜂采蜜机理而产生的群智能优化算法。其原理相对复杂，但实现较为简单，在许多领域中都有研究和应用。 人工蜂群算法中，每一个蜜源的位置代表了待求问题的一个可行解。蜂群分为采蜜蜂、观察蜂和侦查蜂。采蜜蜂与蜜源对应，一个采蜜蜂对应一个蜜源。观察蜂则会根据采蜜蜂分享的蜜源相关信息选择跟随哪个采蜜蜂去相应的蜜源，同时该观察蜂将转变为侦查蜂。侦查蜂则自由的搜索新的蜜源。每一个蜜源都有开采的限制次数，当一个蜜源被采蜜多次而达到开采限制次数时，在该蜜源采蜜的采蜜蜂将转变为侦查蜂。每个侦查蜂将随机寻找一个新蜜源进行开采，并转变成为采蜜蜂。下面是我的实现方式（我的答案）： 1． 三种蜜蜂之间可以相互转化。 采蜜蜂->观察蜂：有观察蜂在采蜜过程中发现了比当前采蜜蜂更好的蜜源，则采蜜蜂放弃当前蜜源转而变成观察蜂跟随优质蜜源，同时该观察蜂转变为采蜜蜂。 采蜜蜂->观察蜂：当该采蜜蜂所发现的蜜源被开采完后，它会转变为观察蜂去跟随其他采蜜蜂。 采蜜蜂->侦查蜂：当所有的采蜜蜂发现的蜜源都被开采完后，采蜜蜂将会变为侦查蜂，观察蜂也会变成侦查蜂，因为大家都无蜜可采。 侦查蜂->采蜜蜂、观察蜂：侦查蜂随机搜索蜜源，选择较好的数个蜜源位置的蜜蜂为采蜜蜂，其他蜜蜂为观察蜂。 2.蜜源的数量上限 蜜源的数量上限等于采蜜蜂的数量上限。初始化时所有蜜蜂都是侦查蜂，在这些侦查蜂所搜索到的蜜源中选出数个较优的蜜源，发现这些蜜源的侦查蜂变为采蜜蜂，其他蜜蜂变为观察蜂。直到所有的蜜源都被开采完之前，蜜源的数量不会增加，因为这个过程中没有产生侦查蜂。所有的蜜源都被开采完后，所有的蜜蜂再次全部转化为侦查蜂，新的一轮蜜源搜索开始。也可以在一个蜜源开采完时马上产生一个新的蜜源补充，保证在整个开采过程中蜜源数量恒定不变。 蜜源的开采实际上就是观察蜂跟随采蜜蜂飞向蜜源的过程。得到的下一代的位置公式如下： 表示第i只观察蜂在第t代时随机选择第r只采蜜蜂飞行一段距离，其中R为（-1，1）的随机数。 一只观察蜂在一次迭代过程中只能选择一只采蜜蜂跟随，它需要从众多的采蜜蜂中选择一只来进行跟随。观察蜂选择的策略很简单，随机跟随一只采蜜蜂，该采蜜蜂发现的蜜源越优，则选择它的概率越大。 是不是很像轮盘赌，对，这就是轮盘赌，同时我们也可以稍作修改，比如将勤劳的小蜜蜂改为懒惰的小蜜蜂，小蜜蜂会根据蜜源的优劣和距离以及开采程度等因素综合来选择跟随哪只采蜜蜂（虽然影响不大，但聊胜于无）。 忘记了轮盘赌的小伙伴可以看一下 优化算法笔记（六）遗传算法 。 下面是我的人工蜂群算法流程图又到了实验环节，参数实验较多，全部给出将会占用太多篇幅，仅将结果进行汇总展示。 实验1：参数如下 上图分别为采蜜蜂上限为10%总数和50%总数的情况，可以看出当采蜜蜂上限为10%总群数时，种群收敛的速度较快，但是到最后有一个点死活不动，这是因为该点作为一个蜜源，但由于适应度值太差，使用轮盘赌被选择到的概率太小从而没有得到更佳的蜜源位置，而因未开采完，采蜜蜂又不能放弃该蜜源。 看了看采蜜蜂上限为50%总群数时的图，发现也有几个点不动的状态，可以看出，这时不动的点的数量明显多于上限为10%总数的图，原因很简单，采蜜蜂太多，“先富”的人太多，而“后富”的人较少，没有带动“后富者”的“先富者”也得不到发展。 看看结果 嗯，感觉结果并没有什么差别，可能由于问题较简单，迭代次数较少，无法体现出采蜜蜂数对于结果的影响，也可能由于蜜源的搜索次数为60较大，总群一共只能对最多20*50/60=16个蜜源进行搜索。我们将最大迭代次数调大至200代再看看结果 当最大迭代次数为200时，人工蜂群算法的结果如上图，我们可以明显的看出，随着采蜜蜂上限的上升，算法结果的精度在不断的下降，这也印证了之前的结果，由于蜜源搜索次数较大（即搜索深度较深）采蜜蜂数量越多（搜索广度越多），结果的精度越低。不过影响也不算太大，下面我们再来看看蜜源最大开采次数对结果的影响。 实验2：参数如下 上图分别是蜜源开采限度为1,20和4000的实验。 当蜜源开采上限为1时，即一个蜜源只能被开采一次，即此时的人工蜂群算法只有侦查蜂随机搜索的过程，没有观察蜂跟随采蜜蜂的过程，可以看出图中的蜜蜂一直在不断的随机出现在新位置不会向某个点收敛。 当蜜源开采上限为20时，我们可以看到此时种群中的蜜蜂都会向一个点飞行。在一段时间内，有数个点一动不动，这些点可能就是采蜜蜂发现的位置不怎么好的蜜源，但是在几次迭代之后，它们仍会被观察蜂开采，从而更新位置，蜜源开采上限越高，它们停顿的代数也会越长。在所有蜜蜂都收敛于一个点之后，我们可以看到仍会不断的出现其他的随机点，这些点是侦查蜂进行随机搜索产生的新的蜜源位置，这些是人工蜂群算法跳出局部最优能力的体现。 当蜜源开采上限为4000时，即不会出现侦查蜂的搜索过程，观察蜂只会开采初始化时出现的蜜源而不会采蜜蜂不会有新的蜜源产生，可以看出在蜂群收敛后没有出现新的蜜源位置。 看看最终结果，我们发现，当蜜源开采上线大于1时的结果提升，但是好像开采上限为5时结果明显好于开采次数上限为其他的结果，而且随着开采次数不断上升，结果在不断的变差。为什么会出现这样的结果呢？原因可能还是因为问题较为简单，在5次开采的限度内，观察蜂已经能找到更好的蜜源进行开采，当问题较为复杂时，我们无法知晓开采发现新蜜源的难度，蜜源开采上限应该取一个相对较大的值。当蜜源开采限度为4000时,即一个蜜源不可能被开采完(开采次数为20(种群数)*200(迭代次数)),搜索的深度有了但是其结果反而不如开采限度为几次几十次来的好,而且这样不会有侦查蜂随机搜索的过程,失去了跳出局部最优的能力。 我们应该如何选择蜜源的最大开采次数限制呢？其实，没有最佳的开采次数限制，当适应度函数较为简单时，开采次数较小时能得到比较好的结果，但是适应度函数较复杂时，经过试验，得出的结果远差于开采次数较大时。当然，前面就说过，适应度函数是一个黑盒模型，我们无法判断问题的难易。那么我们应该选择一个适中的值，个人的选择是种群数的倍到总群数的2倍作为蜜源的最大开采次数，这样可以保证极端情况下，1-2个迭代周期内小蜜蜂们能将一个蜜源开采完。 人工蜂群算法算是一个困扰我比较长时间的算法，几年时间里，我根据文献实现的人工蜂群算法都有数十种，只能说人工蜂群算法的描述太过模糊，或者说太过抽象，研究者怎么实现都说的通。但是通过实现多次之后发现虽然实现细节大不相同，但效果相差不多，所以我们可以认为人工蜂群算法的稳定性比较强，只要实现其主要思想即可，细节对于结果的影响不太大。 对于人工蜂群算法影响最大的因素还是蜜源的开采次数限制，开采次数限制越大，对同一蜜源的开发力度越大，但是分配给其他蜜源的搜索力度会相对减少，也会降低蜂群算法的跳出局部最优能力。可以动态修改蜜源的开采次数限制来实现对算法的改进，不过效果不显著。 其次对于人工蜂群算法影响是三类蜜蜂的搜索行为，我们可以重新设计蜂群的搜索方式来对算法进行改进，比如采蜜蜂在开采蜜源时是随机飞向其他蜜源，而观察蜂向所选的蜜源靠近。这样改进有一定效果但是在高维问题上效果仍不明显。 以下指标纯属个人yy,仅供参考 目录 上一篇 优化算法笔记（七）差分进化算法 下一篇 优化算法笔记（九）杜鹃搜索算法 优化算法matlab实现（八）人工蜂群算法matlab实现
人工蜂群算法(Artificial Bee Colony Algorithm, 简称ABC算法)是一个由蜂群行为启发的算法，在2005年由Karaboga小组为优化代数问题而提出。
人工智能是20世纪计算机科学发展的重大成就，在许多领域有着广泛的应用。以下是我整理的人工智能的毕业论文范文的相关资料，欢迎阅读!
摘要：人工智能是20世纪计算机科学发展的重大成就，在许多领域有着广泛的应用。论述了人工智能的定义，分析了目前在管理、教育、工程、技术、等领域的应用，总结了人工智能研究现状，分析了其发展方向。
关键词：人工智能;计算机科学;发展方向
中图分类号：TP18
文献标识码：A
文章编号：1672-8198(2009)13-0248-02
1人工智能的定义
人工智能(Artificial Intelligence，AI)，是一门综合了计算机科学、生理学、哲学的交叉学科。“人工智能”一词最初是在1956年美国计算机协会组织的达特莫斯(Dartmouth)学会上提出的。自那以后，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展。由于智能概念的不确定，人工智能的概念一直没有一个统一的标准。著名的美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而美国麻省理工学院的温斯顿教授认为“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”童天湘在《从“人机大战”到人机共生》中这样定义人工智能：“虽然现在的机器不能思维也没有“直觉的方程式”，但可以把人处理问题的方式编入智能程序，是不能思维的机器也有智能，使机器能做那些需要人的智能才能做的事，也就是人工智能。”诸如此类的定义基本都反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。
2人工智能的应用领域
人工智能在管理及教学系统中的应用
人工智能在企业管理中的应用。刘玉然在《谈谈人工智能在企业管理中的应用》一文中提到把人工智能应用于企业管理中，认为要做的工作就是搞清楚人的智能和人工智能的关系，了解人工智能的外延和内涵，搭建人工智能的应用平台，搞好企业智能化软件的开发工作，这样，人工智能就能在企业决策中起到关键的作用。
人工智能在智能教学系统中的应用。焦加麟，徐良贤，戴克昌(2003)在总结国际上相关研究成果的基础上，结合其在开发智能多媒体汉德语言教学系统《二十一世纪汉语》的过程中累积的实践经验，介绍了智能教学系统的历史、结构和主要技术，着重讨论了人工智能技术与方法在其中的应用，并指出了当今这个领域上存在的一些问题。
人工智能专家系统在工程领域的应用
人工智能专家系统在医学中的应用。国外最早将人工智能应用于医疗诊断的是MYCIN专家系统。1982年，美国Pittsburgh大学Miller发表了著名的作为内科医生咨询的Internist 2I内科计算机辅助诊断系统的研究成果，1977年改进为Internist 2Ⅱ，经过改进后成为现在的CAU-CEUS，1991年美国哈佛医学院Barnett等开发的DEX-PLAIN，包含有2200种疾病和8000种症状。我国研制基于人工智能的专家系统始于上世纪70年代末，但是发展很快。早期的有北京中医学院研制成“关幼波肝炎医疗专家系统”，它是模拟著名老中医关幼波大夫对肝病诊治的程序。上世纪80年代初，福建中医学院与福建计算机中心研制的林如高骨伤计算机诊疗系统。其他如厦门大学、重庆大学、河南医科大学、长春大学等高等院校和其他研究机构开发了基于人工智能的医学计算机专家系统，并成功应用于临床。
人工智能在矿业中的应用。与矿业有关的第一个人工智能专家系统是1978年美国斯坦福国际研究所的矿藏勘探和评价专家系统PROSPECTOR，用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等。20世纪80年代以来，美国矿山局匹兹堡研究中心与其它单位合作开发了预防煤矿巷道底臌、瓦斯治理和煤尘控制的专家系统;弗尼吉亚理工学院及州立大学研制了模拟连续开采过程中开采、装载、运输、顶板锚固和设备检查专家系统Consim;阿拉斯加大学编写了地下煤矿采矿方法选择专家系统。
人工智能在技术研究中的应用
人工智能在超声无损检测中的应用。在超声无损检测(NDT)与无损评价(NDE)领域中，目前主要广泛采用专家系统方法对超声损伤(UT)中缺陷的性质，形状和大小进行判断和归类;专家在传统超声无损检测与智能超声无损检测之间架起了一座桥梁，它能把一般的探伤人员变成技术熟练。经验丰富的专家。所以在实际应用中这种智能超声无损检测有很大的价值。
人工智能在电子技术方面的应用。沈显庆认为可以把人工智能和仿真技术相结合，以单片机硬件电路为专家系统的知识来源，建立单片机硬件配置专家系统，进行故障诊断，以提高纠错能力。人工智能技术也被引入到了计算机网络领域，计算机网络安全管理的常用技术是防火墙技术，而防火墙的核心部分就是入侵检测技术。随着网络的迅速发展，各种入侵手段也在层出不穷，单凭传统的防范手段已远远不能满足现实的需要，把人工智能技术应用到网络安全管理领域，大大提高了它的安全性。马秀荣等在《简述人工智能技术在网络安全管理中的应用》一文中具体介绍了如何把人工智能技术应用于计算机网络安全管理中，起到了很好的安全防范作用。
3人工智能的发展方向
人工智能的发展现状
国外发展现状。目前，AI技术在美国、欧洲和日本发展很快。在AI技术领域十分活跃的IBM公司。已经为加州劳伦斯・利佛摩尔国家实验室制造了号称具有人脑的千分之一的智力能力的“ASCII White”电脑，而且正在开发的更为强大的新超级电脑――“蓝色牛仔(blue jean)”，据其研究主任保罗・霍恩称，预计“蓝色牛仔”的智力水平将大致与人脑相当。麻省理工学院的AI实验室进行一个的代号为cog的项目。cog计划意图赋予机器人以人类的行为，该实验的一个项目是让机器人捕捉眼睛的移动和面部表情，另一个项目是让机器人抓住从它眼前经过的东西，还有一个项目则是让机器人学会聆听音乐的节奏并将其在鼓上演奏出来。由于人工智能有着广大的发展前景，巨大的发展市场被各国和各公司所看好。除了IBM等公司继续在AI技术上大量投入，以保证其领先地位外，其他公司在人工智能的分支研究方面，也保持着一定的投入比例。微软公司总裁比尔・盖茨在美国华盛顿召开的AI(人工智能)国际会议上进行了主题演讲，称微软研究院目前正致力于AI的基础技术与应用技术的研究，其对象包括自我决定、表达知识与信息、信息检索、机械学习、数据采集、自然语言、语音笔迹识别等。
我国人工智能的研究现状。很长一段时间以来，机械
和自动控制专家们都把研制具有人的行为特征的类人性机器人作为奋斗目标。中国国际科技大学在国家863计划和自然科学基金支持下，一直从事两足步行机器人、类人性机器人的研究开发，在1990年成功研制出我国第一台两足步行机器人的基础上，经过科研10年攻关，于2000年11月，又成功研制成我国第一台类人性机器人。它有人一样的身躯、四肢、头颈、眼睛，并具备了一定的语言功能。它的行走频率从过去的每六秒一步，加快到每秒两步;从只能平静地静态不行，到能快速自如的动态步行;从只能在已知的环境中步行，到可在小偏差、不确定环境中行走，取得了机器人神经网络系统、生理视觉系统、双手协调系统、手指控制系统等多项重大研究成果。
人工智能发展方向
在信息检索中的应用。人工智能在网络信息检索中的应用，主要表现在：①如何利用计算机软硬件系统模仿、延伸与扩展人类智能的理论、方法和技术，包括机器感知、机器思维、机器行为，即知识获取、知识处理、知识利用的过程。②由于网络知识信息既包括规律性的知识，如一般原理概念，也包括大量的经验知识，这些知识不可避免地带有模糊性、随机性、不可靠性等不确定性因素，对其进行推理，需要利用人工智能的研究成果。
基于专家系统的入侵检测方法。入侵检测中的专家系统是网络安全专家对可疑行为的分析后得到的一套推理规则。一个基于规则的专家系统能够在专家的指导下，随着经验的积累而利用自学习能力进行规则的扩充和修正，专家系统对历史记录的依赖性相对于统计方法较小，因此适应性较强，可以较灵活地适应广普的安全策略和检测要求。这是人工智能发展的一个主要方向。
人工智能在机器人中的应用。机器人足球系统是目前进行人工智能体系统研究的热点，其即高科技和娱乐性于一体的特点吸引了国内外大批学者的兴趣。决策系统主要解决机器人足球比赛过程中机器人之间的协作和机器人运动规划问题，在机器人足球系统设计中需要将人工智能中的决策树、神经网络、遗传学的等算法综合运用，随着人工智能理论的进一步发展，将使机器人足球有长足的发展。
4结语
由上述的讨论我们可以看到，目前人工智能的应用领域相当广泛。无论是学术界还是应用领域对人工智能都高度重视。人工智能良好的发展和应用前景，要求我们必须加大研究和投入力度，以使人工智能的发展能为人类服务。
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纯干货本科毕业论文，还在烦恼查重太高吗？学姐教你如何快速降重
用的是知网，抄袭之后最后修改一下，比如改下表达方式，知网系统计算标准详细说明：1．看了一下这个系统的介绍，有个疑问，这套系统对于文字复制鉴别还是不错的，但对于其他方面的内容呢，比如数据，图表，能检出来吗？检不出来的话不还是没什么用吗？学术不端的各种行为中，文字复制是最为普遍和严重的，目前本检测系统对文字复制的检测已经达到相当高的水平，对于图表、公式、数据的抄袭和篡改等行为的检测，目前正在研发当中，且取得了比较大的进展，欢迎各位继续关注本检测系统的进展并多提批评性及建设性意见和建议。2．按照这个系统39%以下的都是显示黄色,那么是否意味着在可容忍的限度内呢?最近看到对上海大学某教师的国家社科基金课题被撤消的消息,原因是其发表的两篇论文有抄袭行为,分别占到25%和30%.请明示超过多少算是警戒线？百分比只是描述检测文献中重合文字所占的比例大小程度，并不是指该文献的抄袭严重程度。只能这么说，百分比越大，重合字数越多，存在抄袭的可能性越大。是否属于抄袭及抄袭的严重程度需由专家审查后决定。3．如何防止学位论文学术不端行为检测系统成为个人报复的平台？这也是我们在认真考虑的事情，目前这套检测系统还只是在机构一级用户使用。我们制定了一套严格的管理流程。同时，在技术上，我们也采取了多种手段来最大可能的防止恶意行为，包括一系列严格的身份认证，日志记录等。4．最小检测单位是句子，那么在每句话里改动一两个字就检测不出来了么？我们对句子也有相应的处理，有一个句子相似性的算法。并不是句子完全一样才判断为相同。句子有句子级的相似算法，段落有段落级的相似算法，计算一篇文献，一段话是否与其他文献文字相似，是在此基础上综合得出的。5．如果是从相关书籍上摘下来的原话，但是此话已经被数据库中的相关文献也抄了进去，也就是说前面的文章也从相关书籍上摘了相同的话，但是我的论文中标注的这段话来自相关的书籍，这个算不算学术抄袭？检测系统不下结论，是不是抄袭最后还有人工审查这一关，所以，如果是您描述的这种情况，专家会有相应判断。我们的系统只是提供各种线索和依据，让人能够快速掌握检测文献的信息。6．知网检测系统的权威性？学术不端文献检测系统并不下结论，即检测系统并不对检测文献定性，只是将检测文献中与其他已发表文献中的雷同部分陈列出来，列出客观事实，而这篇检测文献是否属于学术不端，需专家做最后的审查确认。一篇论文的抄袭怎么才会被检测出来？知网论文检测的条件是连续13个字相似或抄袭都会被红字标注，但是必须满足3里面的前提条件：即你所引用或抄袭的A文献文字总和在你的各个检测段落中要达到5%。
论文重复率=论文重复字数/论文总字数* 100%,是计算论文重复率的公式。注意是公式,不是算法!那么内容重复是由查重系统根据算法,通过与数据库中的内容进行比对决定的。本科毕业论文的重复率一般要求在30%以下,严格的要求在20%以下,还有的毕业论文要求在10%以下。一般高质量毕业论文重复率在15%以内;研究生低于10%,博士低于5%。
论文检测系统会根据自身的算法，将论文进行分段、分句，将分好的内容提取出来，跟系统自身的文献收录库中的内容做比较，一般7-8个字算作抄袭。比对完成后，发现有明显的抄袭，就会以明显的颜色进行标注，最后根据重复率计算公式得出结果，并在生成的检测报告中展示。在论文检测报告中，对于重复的字符数都是会进行显示的，一般来说，重复的内容会用两种颜色表示，一种是黄色，代表文字是“引用”过的；另一种是红色，代表文字是“抄袭”过的。从报告的单篇最大文字复制比的参考数据中，可以清楚地看到黄色位置标出的重复字数，在右边的是总字数，所以根据重复率公式进行计算，就可以知道自己的论文的重复率是多少了。
论文重复率=论文重复字数/论文总字数* 100%，是计算论文重复率的公式。注意是公式，不是算法！那么内容重复是由查重系统根据算法，通过与数据库中的内容进行比对决定的。本科毕业论文的重复率一般要求在30%以下，严格的要求在20%以下，还有得毕业论文要求在10%以下。一般高质量毕业论文重复率在15%以内；研究生低于10%，博士低于5%。
那么，论文查重系统如何计算论文的重复率呢？不同的系统有不同的算法。
论文查重系统设置了5%的阈值，这个阈值是通过段落(或章节)中的字数来计算的。5%以下的单篇文献抄袭或引用无法检测，常见于从句或大段落的小概念。
例如，如果检测到的段落A有100个单词，5%的单词与文档A重复，则不会被检测到。如果与B文件的重复超过50字，则第一章分发的B文件的抄袭部分会用红字标注。不管它在第一章的位置，即使被打断成一个句子，如果超过13个单词，也会被标记出来。
本文第一章有5000字，所以第一章只能引用500字以内的A文档，否则会被系统认为抄袭。第二章4000字，所以只能引用200字以内的A文档，否则会被系统认为是抄袭。
1、机械产品杂交集成设计及产品基因库的构建2、一种用于散货码头的GPS精度提升算法3、带硬涂层圆盘构件的固有振动特性的精确解法4、滚动冲击压实机静态仿真分析5、连通式油气悬挂系统阻尼特性分析6、解析动力学7、基于运动学分析的挖掘机器人轨迹规划新方法8、非线性振动理论在脑电信号分析中的应用9、污泥混合搅拌机械动力需求仿真与估算10、桥式起重机与门式起重机轻量化设计的关键要素11、基于改进微粒群算法的起重机主梁优化设计12、大型筒式柴油打桩锤冲击活塞动应力分析13、DA-HA闭式控制系统在工程机械中的应用14、高速伸缩臂叉车静液压控制系统分析设计15、铰接式装载机双油缸驱动转向机构布置设计分析
人机博弈。要多难都可以。
这个比较专业，为什么不去请教一下数学系的教授？
目标函数是什么 还有约束条件